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一种基于情景感知的数据下载方法及其系统

阅读:964发布:2021-04-12

专利汇可以提供一种基于情景感知的数据下载方法及其系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种基于情景 感知 的高能效的下载方法,构建利用改进的Lyapunov优化 框架 的 情景感知 下载方法及其系统,当智能移动设备 请求 网络数据下载时,根据设备当前所处网络环境和不同链路状态、需要下载的数据文件的大小和等待下载队列长度来确定是否延迟下载,进一步选择进行下载的链路;其下载系统,包括有一个或多个请求数据下载的智能移动设备,包含一种或多种的网络通讯环境,在每个智能移动设备的系统中嵌入下载模 块 ,下载模块用于获取当前网络环境状态信息,接受下载请求,根据具体情况、需要下载的数据文件的大小确定是否下载及选择哪个链路进行下载,实现数据下载的优化;提供高 质量 的数据下载服务,有效的节省用户的网络数据流量,降低移动数据下载能耗。,下面是一种基于情景感知的数据下载方法及其系统专利的具体信息内容。

1.一种基于情景感知的高能效的下载方法,构建利用改进的Lyapunov优化框架情景感知下载方法及其系统,当智能移动设备请求网络数据下载时,根据设备当前所处网络环境和不同链路状态、需要下载的数据文件的大小和等待下载队列长度来确定是否延迟下载,或者选择进行下载的链路,其特征在于,具体包括以下步骤:
步骤S1,根据移动用户使用的不同网络通讯技术设定算法基本参数;
步骤S2,获取下载请求时的网络状态、需要下载的数据大小和当前等待下载队列长度;
步骤S3,进一步,根据步骤S1和步骤S2获取的数据,作为改进的Lyapunov优化框架算法的输入值,判断立即下载还是延迟下载,进一步选择哪个可用最优链路进行数据下载。
2.根据权利要求1所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S1又包括步骤S11和步骤S12
步骤S11,系统根据用户使用的3G,LTE或者WiFi通讯网络设置数据下载功耗,此功耗数值根据实际测量提前写入系统;
步骤S12,移动系统根据用户使用的3G,LTE或者WiFi通讯网络设置信号强度同信号等级关系,对应关系以表的形式提前写入系统。
3.根据权利要求2所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S11中,所述3G传输功耗:0.987W,所述WiFi传输功耗:1.387W,所述LTE传输功耗:1.521W。
4.根据权利要求2所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S12中,所述3G信号强度以RSSI值确定,当RSSI值大于> -70dBm时,3G信号强度极好,等级为4;当RSSI值在-70 dBm到 -85 dBm时,3G信号强度较好,等级为3;当RSSI值在-85dBm到 -
100 dBm时,3G信号强度中等,等级为2;当RSSI值在-100 dBm到 -110dBm时,3G信号强度差,等级为1;当RSSI值小于-110 dBm时,3G信号强度无,等级为0。
5.根据权利要求2或4所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S12中LTE信号强度由RSSNR和RSRP两个值确定,计算规则如下:
1)如果RSRP为无限大值,则信号等级为RSSNR等级;
2)如果RSSNR为无限大值,则信号等级为RSRP等级;
3)如果上述两种条件都不符合,则比较RSSNR等级和RSRP等级,信号等级去较小值;
LTE信号等级同RSRP和RSSNR值有五个对应关系:
RSRP值:大于等于-95,RSRP等级:极好,RSSNR值:大于等于45,RSSNR等级:极好,信号强度:极好,信号强度值:4;
RSRP值:大于等于-105,RSRP等级:较好,RSSNR值:大于等于10,RSSNR等级:较好,信号强度:较好,信号强度值: 3;
RSRP值:大于等于-115,RSRP等级:中等,RSSNR值:大于等于-30,RSSNR等级:中等,信号强度:中等,信号强度值:2;
RSRP值:其他,RSRP等级:差,RSSNR值:其他,RSSNR等级:差,信号强度:差,信号强度值:
1;
RSRP值:无限大,RSRP等级:无,RSSNR值:无线大,RSSNR等级:无,信号强度:无,信号强度值:0。
6.根据权利要求2或4所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S12中WiFi信号强度由RSSI值确定,信号等级对应如下:
当RSSI值为> -30dBm时,WiFi信号强度极好,信号等级为4;当RSSI值为-30dBm到-
67dBm时,WiFi信号强度较好,信号等级为3;当RSSI值为-67dBm到-70dBm时,WiFi信号强度中等,信号等级为2;当RSSI值为-70到-80dBm时,WiFi信号强度差,信号等级为1;当RSSI值为<-80dBm时,WiFi信号强度无,信号等级为0。
7.根据权利要求1所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S2又包括步骤S21和步骤S22;
步骤S21,中所述移动设备判断当前是否有下载请求,并获取下载文件大小;步骤S22,所述移动设备采集当前可用网络链路(3G/4G和WiFi)信号强度,并根据S12所述获取对应信号等级。
8.根据权利要求1所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S3包括:步骤S31和步骤S32;
步骤S31,将步骤S1设定的初始值和步骤S21、步骤S22作为改进的Lyapunov优化框架算法的输入值,判断是否对当前请求进行下载,若算法输出值大于0则进行下载,若算法输出值小于0则延迟下载;
步骤S32,进一步根据步骤S32计算不同链路的值,选择链路值最大的进行下载。
9.根据权利要求8所述的一种基于情景感知的高能效的下载方法,其特征在于,所述步骤S31中,所述改进的Lyapunov优化框架算法由以下式子定义:

在t时, 是系统经过计算选择的下载链路, 是下载请求等待队列的长度, 是下载速度(指定链路l和此链路状态 的条件期望),参数V是权值,用来权衡能耗和队列延迟下载之间的关系,本文设定V=22, 是链路l的下载工作功率,选择
的链路进行下载,当 时,系统不选择任何可用链路进行数据下载。
10.一种基于情景感知的高能效的下载系统,其特征在于,包括有一个或多个请求数据下载的智能移动设备,包含一种或多种的网络通讯环境,在每个智能移动设备的系统中嵌入下载模,下载模块用于获取当前网络环境状态信息,接受下载请求,根据具体情况、需要下载的数据文件的大小确定是否下载及选择哪个链路进行下载,实现数据下载的优化。

说明书全文

一种基于情景感知的数据下载方法及其系统

技术领域

[0001] 本发明属于数据下载方式及其系统技术领域,尤其涉及一种基于情景感知的数据下载方法及其系统,智能移动设备根据当前情景进行合理数据下载。

背景技术

[0002] 现如今,嵌入式产业发展迅速,以智能手机代表的智能嵌入式移动设备逐渐成为大众化计算平台。全球技术研究和咨询公司Gartner 于2015年5月公布的移动研究报告显示,2015年第一季度全球智能手机销量为3.36亿部,同比增长19.3%。移动设备市场份额已远远超越电脑和笔记本。在如此巨大市场的推动下,移动厂商不断的提升设备的硬件软件,同时为了满足用户体验而配置种类繁多的传感器温度计,加速度计)等等。但随着移动设备性能的提升,功能的丰富,用户需求的增加,移动设备电池的负担也越来越重,以及移动系统存在各种的能量漏洞(ebugs),都严重影响移动设备的续航时间和良好的用户体验。
[0003] 研究结果显示,智能移动终端的通讯子系统能耗占整个系统能耗很大的比例。随着4G网络基站和WiFi热点的大规模部署,以及即将到来的5G时代,移动网络用户数量呈指数增加。最新数据显示,2010年至2015年的6年时间中,3G网络用户增速最快,全球用户数量到达26亿。在未来4年时间,随着4G技术的成熟,预计2020年4G用户数量将达到18亿。由此可知移动终端已成为用户接入网络的主要通道,更快的网络速度固然带给用户更好的使用体验,但沉重的网络通讯负载也给电池带来很大的负担。与此同时,移动应用(APP)市场发展迅速,为了满足不断提升的用户需求,APP的发展趋向于计算密集型和网络依赖型。在网络连通性方面尤为明显,APP对网络的依赖程度越来越高,即时通信软件,在线视频观看,网络社交,网络购物等等,无一可以在没有网络的情况下使用。为了良好的用户体验,这些APP需要同网络一直处于连接状态,以满足用户随时随地获得相应的网络服务的需求。为此,基于APP的大量数据传输,以及用户不考虑当前网络状况而提出的网络服务请求都会加重电池的能耗负担。
[0004] 目前,移动终端有限的电池容量导致了其在计算、存储、通讯及性能上的局限性,严重限制了移动设备及应用的发展。且研究表明,在移动设备中,网络服务能耗较大,而我国在低功耗高性能的移动网络数据下载方面的研究却鲜有突破。而目前通用的最小延迟下载策略在糟糕的网络环境中会严重增加电池的负担。进一步,智能手机低功耗研究在情景感知方向的探索与应用在基础理论、关键技术和应用实践等方面面临着许多传统优化方案不曾遇到的挑战,同时也蕴含着迄今尚未发现的理论、方法及应用,亟需展开深入研究。
[0005] 能量漏洞(energy bugs or ebugs)是指在移动操作系统、软件、硬件或者外接部件中会引发能量流失的漏洞。产生ebugs的原因有很多,例如程序错误、对API不恰当的使用、软件或操作系统的设计缺陷、硬件磨损等。并且ebugs并不会造成硬件的损坏和系统或者软件的崩溃,但它会导致更快的能量流失,导致频繁的充电或者减少电池的使用寿命。能耗漏洞分为硬件,软件,外部和未知四大类。
[0006] 硬件漏洞,1)电池,故障电池会引发严重的电量丢失。充电也无法达到满额状态,同时快速的电量流失会导致电池的发热现象。电池故障的原因有以下几点:充电器损坏,电池老化,电池进。除了无法给故障电池满额充电,也可能是智能手机没有正确显示电池的电量。2)外部硬件损坏,硬件的损坏可能直接导致能量流失,或者引发其它部件产生能量流失。例如,手机按键的损坏,“Home”键超过正常范围的敏感,无意轻微的触碰都会对手机进行解,进一步开启背光并唤醒CPU,并且这个状态可能会维持一段时间,产生额外的能耗。3)SIM,SIM卡也可能以多种方式引发能量的流失。旧的SIM卡,可能会有很多刮痕或者弯曲,而这会增加内部电阻或者使其接触不良,导致能量的流失。不同级别的SIM卡有不同的工作电压,如果手机提供的工作电压同SIM卡的工作电压不匹配也会导致能量的流失。对于一些新型手机,需要切掉SIM卡的一部分才能使其在手机中工作,而这个行为会对SIM卡产生损伤,减少SIM卡的引脚数,从而导致电能的流失。4)SD卡,一张坏的SD卡可能引发APP中的漏洞使其进入循环状态,APP反复执行获取访问硬件的权限的代码,而一张坏的SD卡的权限是无法获得的,从而导致APP重复执行,持续耗能。
[0007] 软件漏洞,1)OS漏洞:由于操作系统更新导致的能量流失问题在ebugs中占很大比例。OS升级引发能耗问题的根源可能来自操作系统本身或者系统框架的设计,由于部分操作系统不是开源的,所以很难精确的指出闭源的操作系统的哪个部分导致能量流失。2)APP和框架:对于应用程序和框架中的ebugs可以分为三类,无睡眠(No-sleep bug)漏洞、循环漏洞和无法消除的漏洞。3)循环漏洞是指程序的一部分进入了循环状态,定期的执行一些不必要的任务,从而产生不必要的能耗。这种定期执行的任务可能是毫无意义的网络轮询,或者在循环中使用其它组件。一个循环漏洞也可能是一个例程对自己错误的调用,或者是复杂的网络同步问题。不可控的外部事件也会产生循环漏洞,如远程服务器崩溃会诱发客户端重复的尝试连接远程服务器、email密码的改变会使程序重复执行email验证,或者远程软件版本改变会导致重复的ping服务器。以上行为都会增加功耗。
[0008] 外部环境引发的漏洞及未知漏洞,1)无线信号强度:当无线信号较弱时,网卡驱动会通过增强发射/接受(Tx/Rx)功率来补足信号,因此当app需要网络活动时,较弱的网络信号会增加能耗。2)无线接口转换:无线网络接口间的反复转换(4G和WiFi)会显著的增加能耗。

发明内容

[0009] 为克服上述现有技术的不足,本发明的目的是提供一种基于情景感知的高能效的下载方法及其系统,为移动设备提供一种高能效的数据下载方法,解决现有技术的智能移动设备在数据下载过程中产生的高能耗问题、系统资源消耗严重问题和移动系统中的能耗漏洞等缺陷,为智能移动设备提供,依据用户当前所处环境及移动设备状态,为用户提供高质量的数据下载服务,有效的节省用户的网络数据流量,降低移动数据下载能耗。
[0010] 为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种基于情景感知的高能效的下载方法及其系统,构建利用改进的Lyapunov优化框架的情景感知下载方法及其系统,当智能移动设备请求网络数据下载时,根据设备当前所处网络环境和不同链路状态、需要下载的数据文件的大小和等待下载队列长度来确定是否延迟下载,或者选择进行下载的链路,具体包括以下步骤:步骤S1,根据移动用户使用的不同网络通讯技术设定算法基本参数;
步骤S2,获取下载请求时的网络状态、需要下载的数据大小和当前等待下载队列长度;
步骤S3,进一步,根据步骤S1和步骤S2的数据获取的数据,作为改进的Lyapunov优化框架算法的输入值,判断立即下载还是延迟下载,进一步选择哪个可用最优链路进行数据下载。
[0011] 所述步骤S1又包括步骤S11和步骤S12步骤S11,移动系统根据用户使用的3G,LTE或者WiFi通讯网络设置数据下载功耗,此功耗数值根据实际测量提前写入系统;
步骤S12,移动系统根据用户使用的3G,LTE或者WiFi通讯网络设置信号强度同信号等级关系,对应关系以表的形式提前写入系统。
[0012] 所述步骤S11中,所述3G传输功耗:0.987W,所述WiFi传输功耗:1.387W,所述LTE传输功耗:1.521W。
[0013] 所述步骤S12中,所述3G信号强度以RSSI值确定,当RSSI值大于> -70dBm时,3G信号强度极好,等级为4;当RSSI值在-70 dBm到 -85 dBm时,3G信号强度较好,等级为3;当RSSI值在-85dBm到 -100 dBm时,3G信号强度中等,等级为2;当RSSI值在-100 dBm到 -110dBm时,3G信号强度差,等级为1;当RSSI值小于-110 dBm时,3G信号强度无,等级为0。
[0014] 在本发明所述的方法中,所述步骤S12中LTE信号强度由RSSNR和RSRP两个值确定,计算规则如下:1)如果RSRP为无限大值,则信号等级为RSSNR等级;
2)如果RSSNR为无限大值,则信号等级为RSRP等级;
3)如果上述两种条件都不符合,则比较RSSNR等级和RSRP等级,信号等级去较小值;
LTE信号等级同RSRP和RSSNR值有五个对应关系,对应关系如下:
RSRP值:大于等于-95,RSRP等级:极好,RSSNR值:大于等于45,RSSNR等级:极好,信号强度:极好,信号强度值:4;
RSRP值:大于等于-105,RSRP等级:较好,RSSNR值:大于等于10,RSSNR等级:较好,信号强度:较好,信号强度值:3;
RSRP值:大于等于-115,RSRP等级:中等,RSSNR值:大于等于-30,RSSNR等级:中等,信号强度:中等,信号强度值:2;
RSRP值:其他,RSRP等级:差,RSSNR值:其他,RSSNR等级:差,信号强度:差,信号强度值:
1;
RSRP值:无限大,RSRP等级:无,RSSNR值:无线大,RSSNR等级:无,信号强度:无,信号强度值:0。
[0015] 所述步骤S12中WiFi信号强度由RSSI值确定,信号等级对应如下:当RSSI值为> -30dBm时,WiFi信号强度极好,信号等级为4;当RSSI值为-30dBm到-
67dBm时,WiFi信号强度较好,信号等级为3;当RSSI值为-67dBm到-70dBm时,WiFi信号强度中等,信号等级为2;当RSSI值为-70到-80dBm时,WiFi信号强度差,信号等级为1;当RSSI值为<-80dBm时,WiFi信号强度无,信号等级为0。
[0016] 所述步骤S2又包括步骤S21和步骤S22步骤S21,中所述移动设备判断当前是否有下载请求,并获取下载文件大小;步骤S22,所述移动设备采集当前可用网络链路(3G/4G和WiFi)信号强度,并根据S12所述获取对应信号等级。
[0017] 所述步骤S3包括:步骤S31和步骤S32步骤S31,将步骤S1设定的初始值和步骤S21、步骤S22作为改进的Lyapunov优化框架算法的输入值,判断是否对当前请求进行下载,若算法输出值大于0则进行下载,软算法输出值小于0则延迟下载;
步骤S32,进一步根据步骤S32计算不同链路的值,选择链路值最大的进行下载。
[0018] 所述步骤S31中,所述改进的Lyapunov优化框架算法由以下式子定义:
在t时, 是系统经过计算选择的下载链路, 是下载请求等待队列的长度, 是
下载速度(指定链路l和此链路状态 的条件期望),参数V是权值,用来权衡能耗和队列延迟下载之间的关系,本文设定V=22, 是链路l的下载工作功率,选择
的链路进行下载,当 时,系统不选择任何可用链路进行数据下载。
[0019] 一种基于情景感知的高能效的下载系统,包括有一个或多个请求数据下载的智能移动设备,包含一种或多种的网络通讯环境,在每个智能移动设备的系统中嵌入下载模,下载模块用于获取当前网络环境状态信息,接受下载请求,根据具体情况、需要下载的数据文件的大小确定是否下载及选择哪个链路进行下载,实现数据下载的优化。
[0020] 本发明的有益效果是,本发明提供的一种情景感知下载方法及其系统,针对在智能手机中通用的立即响应下载策略的不足,提出了基于Lyapunov优化框架的集中下载低功耗稳定链路选择算法。新策略的核心思想是优化的消费者模型。而对于优化模型无法解决的无限等待问题,利用Lyapunov优化框架对网络等待队列进行分析,当前网络状况不理想时,该系统会保证下载请求队列的稳定性同时,延迟数据下载。这样避免了在低速环境中进行下载所产生的高功耗。随着下载队列的增长,即便在较差的网络环境中,该系统也会对部分请求进行下载,阻止无限等待,这样避免了下载请求队列过长导致的不稳定性。需要下载的数据文件得到有效的响应,节省了用户网络资源,降低移动系统通讯能耗,使得下载速度更快,优化了数据下载技术。附图说明
[0021] 图1为本发明方法的使用环境效果图。
[0022] 图2为本发明的参数设置模块结构示意图。
[0023] 图3为本发明的情景感知模块结构示意图。
[0024] 图4为本发明的链路选择模块结构示意图。
[0025] 图5为本发明的系统工作流程示意图。

具体实施方式

[0026] 下面结合附图对本发明的作进一步的详细说明。
[0027] 如图1所示的本发明实现数据下载的系统示意图,一种数据下载的系统,包括:一个或多个请求数据下载的智能移动设备,包含一种或多种的网络通讯环境,在每个智能移动设备的系统中嵌入下载模块,下载模块用于获取当前网络环境状态信息,接受下载请求,根据具体情况、需要下载的数据文件的大小确定是否下载及选择哪个链路进行下载,实现数据下载的优化。
[0028] 如图2所示的本发明实现数据下载中的参数设置模块,包括以下步骤:步骤S111中,移动系统首先判断当前可用通讯网络类型(3G/LTE/WiFi),步骤S112中获取S111中传来的网络类型设置网络传输数据时功耗值,步骤S121根据可用网络类型建立信号强度同信号等级关系表。
[0029] 如图3所示的本发明实现数据下载的情景感知模块,包括以下步骤:步骤S211中,系统监听是否有数据下载请求到达;步骤S212中,获取下载请求大小,并增加下载队列长度。步骤S221中,根据当前网络信号强度获取信号等级;如图4所示的本发明实现数据下载的链路选择模块,包括以下步骤:步骤S311中,将步骤111,步骤112,步骤121获得数据作为系统核心算法的输入值,判断是否进行下载;步骤S321中,若判断进行下载,则将不同链路状态输入算法,获取算法输出值,选择输出值最大的链路进行下载;步骤S322中,若判断结果为否,则延迟下载,将本次下载文件放入等待下载队列,增加下载队列长度。
[0030] 如图5所示的本发明的系统工作流程示意图,介绍了本发明中的三个模块如何协同工作。
[0031] 模块1获取基本参数;模块2监听等待下载请求;模块3根据模块1,2获取的数据输入到模块3中进行下载判断,链路选择。
[0032] 一种基于情景感知的高能效的下载方法,构建利用改进的Lyapunov优化框架的情景感知下载方法及其系统,当智能移动设备请求网络数据下载时,根据设备当前所处网络环境和不同链路状态、需要下载的数据文件的大小和等待下载队列长度来确定是否延迟下载,或者选择进行下载的链路,具体包括以下步骤:步骤S1,根据移动用户使用的不同网络通讯技术设定算法基本参数;
步骤S2,获取下载请求时的网络状态、需要下载的数据大小和当前等待下载队列长度;
步骤S3,进一步,根据步骤S1和步骤S2的数据获取的数据,作为改进的Lyapunov优化框架算法的输入值,判断立即下载还是延迟下载,进一步选择哪个可用最优链路进行数据下载。
[0033] 所述步骤S1包括:S11.系统根据用户使用的网络通讯技术(3G,LTE,WiFi)设置数据下载功耗,此功耗数值根据实际测量提前写入系统;S12.移动系统根据用户使用的网络通讯技术(3G,LTE,WiFi)设置信号强度同信号等级关系,对应关系根据以表的形式提前写入系统。
[0034] 所述步骤S11中,所述3G传输功耗:0.987W,所述WiFi传输功耗:1.387W,所述LTE传输功耗:1.521W。
[0035] 所述步骤S12中,所述3G信号强度以RSSI值确定, 对应关系如下。
[0036] 当RSSI值为> -70dBm时,3G信号强度极好,信号等级为4;当RSSI值为-85dBm到-70dBm时,3G信号强度较好,信号等级为3;当RSSI值为-85dBm到-100dBm时,3G信号强度中等,信号等级为2;当RSSI值为-100到-110dBm时,3G信号强度差,信号等级为1;当RSSI值为<-110dBm时,3G信号强度无,信号等级为0。
[0037] 所述步骤S12中LTE信号强度由RSSNR和RSRP两个值确定,计算规则如下。
[0038] 1)如果RSRP为无限大值,则信号等级为RSSNR等级。
[0039] 2)如果RSSNR为无限大值,则信号等级为RSRP等级。
[0040] 3)如果上述两种条件都不符合,则比较RSSNR等级和RSRP等级,信号等级去较小值。
[0041] LTE信号等级对应表如下:1:RSRP值:大于等于-95,RSRP等级:极好,RSSNR值:大于等于45,RSSNR等级:极好,信号强度:极好,信号强度值:4;2:RSRP值:大于等于-105,RSRP等级:较好,RSSNR值:大于等于
10,RSSNR等级:较好,信号强度:较好,信号强度值:3;3:RSRP值:大于等于-115,RSRP等级:
中等,RSSNR值:大于等于-30,RSSNR等级:中等,信号强度:中等,信号强度值:2;4:RSRP值:
其他,RSRP等级:差,RSSNR值:其他,RSSNR等级:差,信号强度:差,信号强度值:1;5:RSRP值:
无限大,RSRP等级:无,RSSNR值:无线大,RSSNR等级:无,信号强度:无,信号强度值:0。
[0042] 所述步骤S12中WiFi信号强度由RSSI值确定,信号等级对应关系如下:当RSSI值为> -30dBm时,WiFi信号强度极好,信号等级为4;当RSSI值为-30dBm到-
67dBm时,WiFi信号强度较好,信号等级为3;当RSSI值为-67dBm到-70dBm时,WiFi信号强度中等,信号等级为2;当RSSI值为-70到-80dBm时,WiFi信号强度差,信号等级为1;当RSSI值为<-80dBm时,WiFi信号强度无,信号等级为0。
[0043] 所述步骤S2包括步骤S21和步骤S22,步骤S21,中所述移动设备判断当前是否有下载请求,并获取下载文件大小;步骤S22,所述移动设备采集当前可用网络链路(3G/4G和WiFi)信号强度,并根据S12所述获取对应信号等级。
[0044] 所述步骤S3包括:步骤S31和步骤S32;步骤S31,将步骤S1设定的初始值和步骤S21、步骤S22作为改进的Lyapunov优化框架算法的输入值,判断是否对当前请求进行下载,若算法输出值大于0则进行下载,软算法输出值小于0则延迟下载;
步骤S32,进一步根据步骤S32计算不同链路的值,选择链路值最大的进行下载。
[0045] 所述步骤S31中,所述改进的Lyapunov优化框架算法由以下式子定义:
在t时, 是系统经过计算选择的下载链路, 是下载请求等待队列的长度, 是
下载速度(指定链路l和此链路状态 的条件期望),参数V是权值,用来权衡能耗和队列延迟下载之间的关系,本文设定V=22, 是链路l的下载工作功率,选择
的链路进行下载,当 时,系统不选择任何可用链路进行数据下载。
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